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KI-Systeme & LLM-Integrationen

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#Produktions-KI, keine Demos

Wir entwickeln KI-Systeme, die mit realen Geschäftsdaten arbeiten - integriert in Ihr bestehendes ERP, CRM, APIs und Workflows, mit Monitoring, Audit und erklärbaren Entscheidungen unter Geschäftskontrolle. Von RAG-Pipelines und LLM-Integrationen bis hin zu KI-Agenten und MLOps-Infrastruktur. Wir beginnen mit Ihren Daten, nicht mit dem Modell. Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie, sondern daran, dass die Datenschicht nie für KI-Retrieval konzipiert wurde

Die meisten KI-Implementierungen stoppen auf Demo-Ebene. In der Produktion zählen Datenzugriff, Retrieval-Qualität, Systemintegrationen, Berechtigungen, Logs, Monitoring, Fallbacks und Verantwortung für Entscheidungen. Deshalb beginnen wir nicht mit Prompts. Wir beginnen mit Datenarchitektur, Prozessen und den Stellen, an denen KI Ihr Team wirklich entlasten kann. Unsere Implementierungen decken den gesamten Lebenszyklus ab: Discovery, Datenaudit, Architekturdesign, Prototyp, Produktionsdeployment und laufendes Monitoring - mit eingebauter Erklärbarkeit und Auditierbarkeit von Tag eins, besonders für regulierte Branchen und Enterprise-Umgebungen.

Wir bauen keine KI-Demos. Wir bauen operative Intelligenzschichten über den Daten, Systemen und Prozessen Ihres Unternehmens.

#Was wir bauen

#RAG-Chatbots & intelligente Assistenten

Konversationelle KI, die auf Ihren Unternehmensdaten basiert - Dokumente, Wissensdatenbanken, Produktkataloge, interne Wikis und operative Daten. Wir entwickeln Retrieval-Pipelines, die tatsächlich relevante Antworten liefern.

#LLM-Pipelines für Unternehmen

Mehrstufige Verarbeitungs-Pipelines: Ingestion, Chunking, Embedding, Retrieval, Generierung, Validierung und Output-Routing. Für Produktionsumgebungen entwickelt - keine Notebook-Demos. Wir bauen Pipelines, die reale Datenvolumen, Edge Cases und Fehlermodi verarbeiten.

#Custom Retrieval & semantische Suche

Wenn Standard-Vektorsuche nicht ausreicht - graphbasiertes Retrieval, Hybridsuche, strukturierte Datenabfragen kombiniert mit LLM-Generierung. Wir entwickeln individuelle Retrieval-Systeme fuer komplexe Geschaeftsdatenmodelle.

#KI-Agenten & Prozessautomatisierung

Autonome Agenten, die mehrstufige Aufgaben ausführen, mit externen APIs interagieren und Entscheidungen auf Basis von Geschäftsregeln treffen - verbunden mit Ihren bestehenden Systemen. Wir entwickeln Agenten, die in der Produktion zuverlässig funktionieren.

#ERP & CRM KI-Integrationen

KI-Schichten, die mit Ihren bestehenden Systemen verbunden sind - keine vollständige Migration erforderlich. Wir integrieren LLMs, RAG-Pipelines und KI-Agenten direkt mit SAP, Salesforce, individuellen ERPs, Legacy-Datenbanken und operativen Tools.

#Explainable AI & MLOps

Auditierbare KI-Entscheidungen, Modell-Monitoring, Drift-Erkennung und Retraining-Pipelines - für regulierte Branchen und Produktionsumgebungen, in denen Black-Box-Systeme nicht akzeptabel sind. Jede KI-Empfehlung enthält einen nachvollziehbaren Entscheidungspfad.

#Ausgewaehlte Projekte

MLOps - Gefluegelhaltung

BLUP-FLOCK ERP

MLOps

Produktive KI-Pipeline auf genealogischen Graphdaten

ERP mit integrierter MLOps-Pipeline zur Verarbeitung genealogischer Beziehungsgraphen - erfordert individuelles Retrieval jenseits von Standard-RAG. Erklaerbarkeit war eine Zertifizierungsanforderung.

Stack: Laravel 11 - Vue.js 3 - MS SQL - Redis - Kubernetes

RAG - Tourismus

VisitZakopane - KI-Buchungsassistent

RAG

Auf internen Fall- und Rechtswissensdaten

RAG-Assistent trainiert auf internen Falldokumenten und juristischer Wissensdatenbank. Integriert in bestehendes Fallverwaltungssystem ohne Datenmigration.

Stack: LLM API - real-time data integration - WordPress

LLM Pipeline - E-commerce

Produktbeschreibungsautomatisierung

10k+

Vollständiges SEO-Audit und einzigartiger Content - keine manuelle Seitenprüfung

Automatische Produktbeschreibungsgenerierung aus Katalogdaten - verbunden mit WooCommerce und BaseLinker mit menschlichem Review-Workflow.

Stack: DeepSeek API - WordPress API - custom pipeline

ALLE PROJEKTE →

#Wie Wir Arbeiten

Discovery - Datenaudit - Architektur - Entwicklung - Monitoring

Discovery

Wir erfassen Ihren Anwendungsfall, Datenquellen, Integrationspunkte und geschäftliche Einschränkungen vor der Technologieauswahl.

Datenaudit

Wir bewerten Datenqualität, Struktur und Retrieval-Anforderungen. Die meisten KI-Projekte scheitern hier - wir beheben das zuerst.

Architektur

Modellauswahl, Retrieval-Strategie, Integrationsschicht, Sicherheit und Auditierbarkeit - konzipiert bevor Code geschrieben wird.

Produktionsentwicklung

Iterative Entwicklung mit kontinuierlicher Evaluierung. Keine Black-Box-Übergaben - Sie sehen jeden Schritt.

Monitoring

Post-Launch-Monitoring, Drift-Erkennung, Retraining-Pipelines und laufende Optimierung.

Erzählen Sie uns von Ihrem KI-Anwendungsfall

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#FAQ

Was ist der Unterschied zwischen RAG und einem Standard-Chatbot?+

Ein Standard-Chatbot generiert Antworten basierend auf seinen Trainingsdaten — er kann nicht auf unternehmensspezifische Informationen zugreifen und halluziniert möglicherweise Fakten. Ein RAG-System ruft in Echtzeit relevante Inhalte aus Ihren tatsächlichen Datenquellen ab und verwendet diese als Kontext für das Sprachmodell. Das Ergebnis sind fundierte, genaue Antworten basierend auf Ihren Dokumenten und operativen Daten.

Arbeiten Sie mit bestehenden ERP- und CRM-Systemen?+

Ja - wir integrieren KI-Schichten direkt in Ihre bestehenden Systeme ohne vollständige Migration. Wir verbinden LLMs, RAG-Pipelines und KI-Agenten mit SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics, individuellen ERPs und Legacy-Datenbanken. Ihre Daten bleiben dort wo sie sind. Wir entwickeln individuelle API-Konnektoren wenn native Integrationen nicht verfügbar sind.

Wie lange dauert ein KI-Integrationsprojekt?+

Es hängt vom Umfang ab. Ein fokussierter RAG-Chatbot auf bestehenden Dokumenten kann in 4-6 Wochen geliefert werden. Eine vollständige LLM-Pipeline mit ERP-Integration, Custom Retrieval und MLOps-Infrastruktur dauert typischerweise 3-4 Monate. Wir beginnen immer mit einer Discovery-Phase und einem Datenaudit bevor wir uns auf einen Zeitplan festlegen - die meisten Verzögerungen in KI-Projekten entstehen durch Unterschätzung der Datenvorbereitung.

Welche Datenformate und Quellen unterstützen Sie?+

Wir arbeiten mit praktisch jeder Datenquelle: PDFs, Word-Dokumente, Excel-Dateien, HTML-Inhalte, SQL- und NoSQL-Datenbanken, REST-APIs, ERP-Exporte, CRM-Daten, E-Mail-Archive und individuelle Dateiformate. Für unstrukturierte Daten bauen wir Ingestion- und Preprocessing-Pipelines. Für strukturierte Daten bauen wir Abfrageschichten, die Datenbank-Lookups mit LLM-Generierung kombinieren.

Bieten Sie Support nach dem Launch und Modell-Monitoring an?+

Ja. Wir bieten laufenden technischen Support, Modell-Performance-Monitoring, Drift-Erkennung und Retraining-Pipelines. KI-Systeme degradieren mit der Zeit wenn sich Datenverteilungen verschieben - wir bauen Monitoring-Infrastruktur die dies frühzeitig erkennt und Retraining automatisch auslöst oder Ihr Team benachrichtigt. Wir bauen langfristige Partnerschaften, keine einmaligen Lieferungen.

Ist Explainable AI für regulierte Branchen verfügbar?+

Ja - und für regulierte Branchen ist es eine Anforderung, keine Option. Jede KI-Empfehlung in unseren Systemen enthält einen nachvollziehbaren Entscheidungspfad, der von Management, Compliance-Teams oder externen Zertifizierern auditiert werden kann. Wir haben Explainable-AI-Systeme in der Landwirtschaft, im Rechtsbereich und in Finanzdienstleistungen geliefert. Wenn Ihre Branche dokumentierte KI-Entscheidungen erfordert, bauen wir diese Auditierbarkeit von Tag eins in die Architektur ein.

Was kostet ein KI-Integrationsprojekt?+

Wir haben keine festen Preispakete. Jedes Projekt wird individuell kalkuliert basierend auf Datenkomplexität, Integrationsumfang, Infrastrukturanforderungen und laufenden Monitoring-Bedürfnissen. Ein fokussierter RAG-Chatbot auf bestehenden Dokumenten beginnt bei einem anderen Budget als eine vollständige MLOps-Pipeline mit ERP-Integration und Custom Retrieval. Nach einem Discovery-Call und Datenaudit erstellen wir eine realistische Kostenschätzung mit klarem Umfang und Deliverables.

#Knowledge Base

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